package binaryTree.bst;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Random;

import org.w3c.dom.Node;

import queue.CandyLoopQueue;
import stack.CandyArrayStack;

/**
 * @Title: BinarySearchTree_v1.java 
 * @Package binaryTree.bst 
 * @Description: 二分搜索树，
 *                  1、递归插入元素，优化递归代码
 *                  2、查看搜索树中是否包含某个元素
 *                  3、先序，中序，后序遍历二分搜索树
 * @author CandyWall   
 * @date 2021年1月5日 上午9:04:45 
 * @version V1.0
 */
public class CandyBinarySearchTree_v2<E extends Comparable<E>> {
    private class Node {
        public E e;
        public Node left, right;
        
        public Node(E e) {
            this.e = e;
            left = right = null;
        }
    }
    
    private Node root;
    private int size;
    
    public CandyBinarySearchTree_v2() {
        root = null;
        size = 0;
    }
    
    public int size() {
        return size;
    }
    
    public boolean isEmpty() {
        return size == 0;
    }
    
    public void add(E e) {
        root = add(root, e);
    }
    
    // 向以node为根的二分搜索树中插入元素e，递归算法
    private Node add(Node node, E e) {
        if(node == null) {
            size++;
            return new Node(e);
        }
        
        if (e.compareTo(node.e) < 0) {
            node.left = add(node.left, e);
        } else if (e.compareTo(node.e) > 0) {// if(e.compareTo(node.e) > 0) {
            node.right = add(node.right, e);
        }
        // e.compareTo(node.e) == 0的时候不做任何操作
        return node;
    }
    
    // 查看二分搜索树中是否包含元素e
    public boolean contains(E e) {
        return contains(root, e);
    }
    
    // 查看以node为根的二分搜索树中是否包含元素e，用递归实现
    private boolean contains(Node node, E e) {
        if(node == null) {
            return false;
        }
        if(e.compareTo(node.e) == 0) {
            return true;
        } else if(e.compareTo(node.e) < 0) {
            return contains(node.left, e);
        } else {
            return contains(node.right, e);
        }
    }
    
    // 先序遍历
    public void preOrder() {
        preOrder(root);
    }
    // 先序遍历以node为根的二分搜索树，递归实现
    private void preOrder(Node node) {
        if(node == null) {
            return;
        }
        System.out.print(node.e + " ");
        
        preOrder(node.left);
        preOrder(node.right);
    }
    
    // 中序遍历
    public void inOrder() {
        inOrder(root);
    }
    // 中序遍历以node为根的二分搜索树，递归实现
    private void inOrder(Node node) {
        if(node == null) {
            return;
        }
        inOrder(node.left);
        System.out.print(node.e + " ");
        inOrder(node.right);
    }
    
    // 后序遍历
    public void postOrder() {
        postOrder(root);
    }
    // 后序遍历以node为根的二分搜索树，递归实现
    private void postOrder(Node node) {
        if(node == null) {
            return;
        }
        postOrder(node.left);
        postOrder(node.right);
        System.out.print(node.e + " ");
    }
    
    // 二分搜索树先序遍历的非递归写法
    public void preOrderNonrecursion() {
        if(root == null) {
            return;
        }
        CandyArrayStack<Node> stack = new CandyArrayStack();
        stack.push(root);
        while(!stack.isEmpty()) {
            Node cur = stack.pop();
            System.out.print(cur.e + " ");
            if(cur.right != null) {
                stack.push(cur.right);
            }
            if(cur.left != null) {
                stack.push(cur.left);
            }
        }
    }
    
    // 二叉搜索树的层序遍历
    public void levelOrder() {
        if(root == null) {
            return;
        }
        CandyLoopQueue<Node> queue = new CandyLoopQueue();
        queue.enqueue(root);
        while(!queue.isEmpty()) {
            Node cur = queue.dequeue();
            System.out.print(cur.e + " ");
            if(cur.left != null) {
                queue.enqueue(cur.left);
            }
            if(cur.right != null) {
                queue.enqueue(cur.right);
            }
        }
    }
    
    // 寻找二分搜索树的最小元素
    public E findMin() {
        if(size == 0) {
            throw new RuntimeException("二叉树中没有元素！");
        }
        return findMin(root).e;
    }
    // 寻找二分搜索树的最小元素：递归实现
    private Node findMin(Node node) {
        if(node.left == null) {
            return node;
        }
        return findMin(node.left);
    }
    
    // 寻找二分搜索树的最大元素
    public E findMax() {
        if(size == 0) {
            throw new RuntimeException("二叉树中没有元素！");
        }
        return findMax(root).e;
    }
    // 寻找二分搜索树的最大元素，递归实现
    private Node findMax(Node node) {
        if(node.right == null) {
            return node;
        }
        return findMax(node.right);
    }
    
    // 寻找二分搜索树的最小元素：非递归实现
    public E findMinNonrecursion() {
        if(size == 0) {
            throw new RuntimeException("二叉树中没有元素！");
        }
        Node node = root;
        while(node != null) {
            if(node.left == null) {
                return node.e;
            }
            node = node.left;
        }
        return null;
    }
    
    // 寻找二分搜索树的最大元素，非递归实现
    public E findMaxNonrecursion() {
        if(size == 0) {
            throw new RuntimeException("二叉树中没有元素！");
        }
        Node node = root;
        while(node != null) {
            if(node.right == null) {
                return node.e;
            }
            node = node.right;
        }
        return null;
    }
    
    // 从二分搜索树中删除最小值所在节点，并且返回最小值
    public E removeMin() {
        E ret = findMin();
        root = removeMin(root);
        return ret;
    }
    // 删除掉以node为根的二分搜索树中的最小节点
    private Node removeMin(Node node) {
        if(node.left == null) {
            Node rightNode = node.right;
            node.right = null;
            size--;
            return rightNode;
        }
        // 不是最左边的元素，继续去左子树删
        node.left = removeMin(node.left);
        return node;
    }
    
    // 从二分搜索树中删除最大值所在节点，并返回最大值
    public E removeMax() {
        E e = findMax();
        root = removeMax(root);
        return e;
    }

    private Node removeMax(Node node) {
        if(node.right == null) {
            Node leftNode = node.left;
            node.left = null;
            size--;
            return leftNode;
        }
        node.right = removeMax(node.right);
        return node;
    }
    
    // 从二分搜索树中删除元素为e的节点
    public void remove(E e) {
        root = remove(root, e);
    }
    // 删除以node为根的二分搜索树中值为e的节点，递归算法
    // 返回删除节点后的新的二分搜索树的根
    private Node remove(Node node, E e) {
        // 根为空，不进行任何删除操作，直接返回空
        if(node == null) {
            return null;
        }
        // 待删除的值小于当前节点的值，递归去左子树删除
        if(e.compareTo(node.e) < 0) {
            node.left = remove(node.left, e);
            return node;
        } 
        // 待删除的值大于当前节点的值，递归去右子树删除
        else if(e.compareTo(node.e) > 0) {
            node.right = remove(node.right, e);
            return node;
        }
        // 待删除的值等于当前节点的值，删除当前节点，删除的过程中分三种情况，需要进行分类讨论
        else {    // e == node.e
            // 如果待删除的节点左子树为空
            if(node.left == null) {
                Node rightNode = node.right;    // 记录待删除节点的右子树的根节点
                node.right = null;              // 将待删除节点和它的右子树断开
                size--;                         // 二分搜索树的元素个数减1
                return rightNode;               // 将待删除的节点的右子树 挂到 待删除节点的父节点的左（右）子树下
            }
            // 如果待删除的节点右子树为空
            if(node.right == null) {
                Node leftNode = node.left;      // 记录待删除节点的左子树的根节点
                node.left = null;               // 将待删除节点和它的左子树断开
                size--;                         // 二分搜索树的元素个数减1
                return leftNode;                // 将待删除的节点的左子树 挂到 待删除节点的父节点的左（右）子树下
            }
            // 如果待删除的节点左右子树都不为空
            // 找到比待删除节点大的最小节点，即待删除节点右子树的最小节点，将其删除
            Node successor = findMin(node.right);
            // 用这个节点顶替待删除节点的位置
            successor.right = removeMin(node.right);
            successor.left = node.left;
            node.right = node.left = null;
            return successor;
        }
    }

    @Override
    public String toString() {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        generateBSTStr(root, 0, sb);
        return sb.toString();
    }

    // 生成以node为根节点， 深度为depth的描述二叉树的字符串
    private void generateBSTStr(Node node, int depth, StringBuilder sb) {
        if(node == null) {
            sb.append(generateDepthStr(depth) + "null\n");
            return;
        }
        sb.append(generateDepthStr(depth) + node.e + "\n");
        generateBSTStr(node.left, depth + 1, sb);
        generateBSTStr(node.right, depth + 1, sb);
    }

    private String generateDepthStr(int depth) {
        StringBuilder sb = new StringBuilder();
        for(int i = 0; i < depth; i++) {
            sb.append("--");
        }
        return sb.toString();
    }
    
    private static void printBST(CandyBinarySearchTree_v2 bst) {
        System.out.println(bst);
        System.out.println("先序遍历：");
        bst.preOrder();     // 10 3 2 5 4 6 11
        System.out.println();
        System.out.println("中序遍历：");
        bst.inOrder();      // 2 3 4 5 6 10 11
        System.out.println();
        System.out.println("后序遍历：");
        bst.postOrder();    // 2 4 6 5 3 11 10
        System.out.println();
        System.out.println("先序非递归遍历：");
        bst.preOrderNonrecursion();
        System.out.println();
        System.out.println("层序遍历：");
        bst.levelOrder();
        System.out.println();
        System.out.println("递归寻找到的最小值：");
        System.out.println(bst.findMin());
        System.out.println("递归寻找到的最大值：");
        System.out.println(bst.findMax());
        System.out.println("非递归寻找到的最小值：");
        System.out.println(bst.findMinNonrecursion());
        System.out.println("非递归寻找到的最大值：");
        System.out.println(bst.findMaxNonrecursion());
    }
    
    
    /**
     * 
     * @param count         ：生成随机数的个数
     * @param upperLimit    ：随机数的上限
     * @return
     */
    public static boolean testRemoveMin(CandyBinarySearchTree_v2<Integer> bst, int count, int upperLimit) {
        Random random = new Random();
        for(int i = 0; i < count; i++) {
            bst.add(random.nextInt(upperLimit));
        }
        ArrayList<Integer> nums = new ArrayList<>();
        while(!bst.isEmpty()) {
            nums.add(bst.removeMin());
        }
        System.out.println("共有 " + nums.size() + " 个元素");
        for(int i = 1; i < nums.size(); i++) {
            if(nums.get(i - 1) > nums.get(i)) {
                return false;
            }
        }
        
        return true;
    }
    /**
     * 
     * @param count         ：生成随机数的个数
     * @param upperLimit    ：随机数的上限
     * @return
     */
    public static boolean testRemoveMax(CandyBinarySearchTree_v2<Integer> bst, int count, int upperLimit) {
        Random random = new Random();
        for(int i = 0; i < count; i++) {
            bst.add(random.nextInt(upperLimit));
        }
        ArrayList<Integer> nums = new ArrayList<>();
        while(!bst.isEmpty()) {
            nums.add(bst.removeMax());
        }
        System.out.println("共有 " + nums.size() + " 个元素");
        for(int i = 1; i < nums.size(); i++) {
            if(nums.get(i - 1) < nums.get(i)) {
                return false;
            }
        }
        
        return true;
    }

    public static void main(String[] args) {
        CandyBinarySearchTree_v2<Integer> bst1 = new CandyBinarySearchTree_v2();
        int[] nums = {10, 3, 5, 6, 2, 11, 4, 3};
        for(int i = 0; i < nums.length; i++) {
            bst1.add(nums[i]);
        }
        ////////////////////
        //        10      //
        //       /  \     //
        //      3    11   //
        //     / \        //
        //    2   5       //
        //       / \      //
        //      4   6     //
        ////////////////////
        printBST(bst1);
        System.out.println("----------------------");
        /*bst1.removeMin();
        bst1.removeMin();
        printBST(bst1);
        bst1.removeMax();
        bst1.removeMax();
        printBST(bst1);
        
        BinarySearchTree_v2<Integer> bst2 = new BinarySearchTree_v2();
        System.out.println(testRemoveMin(bst2, 1000, 10000));
        System.out.println(testRemoveMax(bst2, 1000, 10000));*/
        bst1.remove(10);
        printBST(bst1);
    }
}